强激光与粒子束
彊激光與粒子束
강격광여입자속
HIGH POWER LASER AND PARTICLEBEAMS
2012年
2期
327-330
,共4页
秦翰林%姚柯柯%程茂林%周慧鑫%张翔%赖睿
秦翰林%姚柯柯%程茂林%週慧鑫%張翔%賴睿
진한림%요가가%정무림%주혜흠%장상%뢰예
超光谱图像%异常检测%非下采样塔式分解%核RX算法
超光譜圖像%異常檢測%非下採樣塔式分解%覈RX算法
초광보도상%이상검측%비하채양탑식분해%핵RX산법
提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法.在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测.首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分为不同尺度子块；然后依据超光谱图像同一波段不同尺度空间内相邻系数的相关性,采用不同波段各个尺度空间的反锐化掩模方法优化背景数据分布,从而抑制异常数据对背景的干扰；最后利用设计的核RX算子得到异常目标检测结果.为验证方法的有效性,利用真实和模拟的AVIRIS数据进行了实验,并与经典RX算法相比较,实验结果表明,基于非下采样塔式分解的异常检测方法具有更好的检测性能和较低的虚警.
提齣瞭一種基于多呎度分解的超光譜圖像異常檢測算法.在目標和揹景均未知的前提下,利用光譜和空間兩種信息完成對異常目標信號的定位,從而實現超光譜遙感數據中異常目標檢測.首先利用非下採樣塔式變換對超光譜圖像進行分解,將其劃分為不同呎度子塊；然後依據超光譜圖像同一波段不同呎度空間內相鄰繫數的相關性,採用不同波段各箇呎度空間的反銳化掩模方法優化揹景數據分佈,從而抑製異常數據對揹景的榦擾；最後利用設計的覈RX算子得到異常目標檢測結果.為驗證方法的有效性,利用真實和模擬的AVIRIS數據進行瞭實驗,併與經典RX算法相比較,實驗結果錶明,基于非下採樣塔式分解的異常檢測方法具有更好的檢測性能和較低的虛警.
제출료일충기우다척도분해적초광보도상이상검측산법.재목표화배경균미지적전제하,이용광보화공간량충신식완성대이상목표신호적정위,종이실현초광보요감수거중이상목표검측.수선이용비하채양탑식변환대초광보도상진행분해,장기화분위불동척도자괴；연후의거초광보도상동일파단불동척도공간내상린계수적상관성,채용불동파단각개척도공간적반예화엄모방법우화배경수거분포,종이억제이상수거대배경적간우；최후이용설계적핵RX산자득도이상목표검측결과.위험증방법적유효성,이용진실화모의적AVIRIS수거진행료실험,병여경전RX산법상비교,실험결과표명,기우비하채양탑식분해적이상검측방법구유경호적검측성능화교저적허경.
